Disponible avec une licence Spatial Analyst.
Le type de système de mesure utilisé risque d’avoir d’importantes répercussions sur l’interprétation des valeurs produites. Une distance de 20 kilomètres est deux fois plus longue qu’une distance de 10 kilomètres et un objet qui pèse 100 kilos a un tiers du poids d’un objet qui en pèse 300. En revanche, une personne qui est arrivée première dans une course n’a pas forcément fait trois fois mieux qu’une autre qui est arrivée troisième, et un sol de pH 3 n’est pas deux fois plus acide qu’un sol dont le pH est 6. Pour pousser la logique jusqu’au bout, une personne qui a 60 ans est deux fois plus âgée qu’une personne de 30 ans. Mais la plus âgée des deux ne peut être deux fois plus âgée que la plus jeune qu'une seule fois dans sa vie.
En conclusion, tous les nombres ne peuvent pas être traités de la même manière. Vous devez impérativement connaître le type de système de mesure utilisé dans le jeu de données raster pour que les opérations et fonctions appropriées soient mises en œuvre et les résultats prévisibles. Les valeurs de mesure peuvent être réparties en quatre types : ratio, intervalle, ordinal et nominal.
Spatial Analyst ne fait pas la distinction entre les quatre types de mesures lorsqu’il doit traiter ou manipuler les valeurs. La quasi-totalité des opérations mathématiques s’applique convenablement aux valeurs de ratio. Par contre, si des valeurs d’intervalle, ordinales ou nominales sont multipliées, divisées ou évaluées pour la racine carrée, les résultats n’ont en principe pas de signification. Toutefois, la soustraction, l’addition et les déterminations booléennes peuvent donner des résultats significatifs lorsqu’elles sont appliquées à des valeurs d’intervalle ou ordinales. La gestion des attributs au sein (et entre) des jeux de données raster est plus efficace si des mesures nominales sont utilisées.
Ratio
Les valeurs du système de mesure par ratio sont dérivées par rapport à un point zéro fixe sur une échelle linéaire. Vous pouvez appliquer des opérations mathématiques à ces valeurs et obtenir des résultats prévisibles et significatifs. L'âge, la distance, le poids et le volume sont des exemples de mesures par ratio.
Intervalle
L’heure, les années calendaires, l’échelle de températures en Fahrenheit et les valeurs de pH sont des exemples de mesures par intervalles. Ces valeurs se définissent d’après une échelle calibrée linéaire, mais elles ne sont pas relatives à un point zéro réel dans le temps ou l’espace. Dans la mesure où il n'existe pas de point zéro réel, des comparaisons relatives peuvent être faites entre les mesures, mais les déterminations de ratio et de proportions ne sont pas utiles.
Ordinal
Les valeurs ordinales déterminent la position. Ces mesures indiquent la place, par exemple, première, deuxième et troisième place, mais n’établissent pas l’amplitude ni les proportions relatives. Les nombres ordinaux ne peuvent pas indiquer dans quelle mesure l’élément concerné est meilleur, pire, plus beau, plus fort, etc. Par exemple, un coureur qui est arrivé en première place lors d’un marathon n’a pas couru deux fois plus vite que celui qui est arrivé second. Connaître les vainqueurs uniquement par leur place ne donne pas d'indication quant au rapport entre la vitesse du coureur arrivé en premier et celle du second.
Nominal
Les valeurs associées à ce système de mesure sont utilisées pour identifier une instance d’une autre. Elles peuvent aussi établir le groupe, la classe, le membre ou la catégorie à laquelle l’objet est associé. Ces valeurs sont des qualités, et non des quantités, qui n’ont aucune relation avec un point fixe ou une échelle linéaire. Les schémas de codage pour l’utilisation du sol, les types de sols ou tout autre attribut font partie des mesures nominales. Parmi les autres valeurs nominales, citons les numéros de sécurité sociale, les codes postaux et les numéros de téléphone.
Données discrètes et continues
Les valeurs affectées à chaque cellule sont encore subdivisées en valeurs représentant des données discrètes ou continues.
Données discrètes
Les données discrètes, parfois appelée données catégoriques, représentent souvent des objets. Ces derniers appartiennent en principe à une classe (ex. : le type de sol), une catégorie (ex. : le type d’utilisation du sol) ou un groupe (ex. : un parti politique). Un objet catégorique a des limites connues et définissables.
Une valeur entière est en principe associée à chaque cellule d’un jeu de données raster discrètes. La quasi-totalité des jeux de données raster d’entiers peut comporter une table contenant des informations attributaires supplémentaires. Les valeurs à virgule flottante peuvent être utilisées pour représenter des données discrètes, bien que ce ne soit pas courant.
Les données discrètes sont mieux représentées par des nombres ordinaux ou nominaux.
Données continues
Un jeu de données raster continues (ou une surface continue) peut être représenté par un raster contenant des valeurs à virgules flottantes (qui s’appelle aussi un jeu de données raster à virgule flottante) ou parfois par des valeurs entières. La valeur de chaque cellule contenue dans le jeu de données est basée sur un point fixe (le niveau de la mer, par exemple), la direction d’une boussole ou la distance de chaque emplacement par rapport à un phénomène dans un système de mesure spécifié (comme le bruit en décibels enregistré dans plusieurs sites proches d’un aéroport). L'altitude, l'aspect, la pente, les niveaux de radiation d'une installation nucléaire et la concentration en sel d'un marais salant à mesure qu'il se rapproche des terres intérieures sont des exemples de surfaces continues.
Les jeux de données raster à virgules flottantes ne sont pas associés à une table car pratiquement toutes les valeurs de cellules sont uniques, et la nature des données continues exclut la présence d'autres attributs associés.
Les données continues sont mieux représentées par des valeurs de ratio ou d'intervalle.
Vous obtiendrez souvent des résultats non significatifs en combinant des données discrètes et continues, par exemple, en ajoutant l’utilisation du sol (données discrètes) à l’altitude (données continues). Une valeur de 104 sur le jeu de données raster produit peut avoir été dérivée de l'ajout d'une utilisation du sol de type habitations unifamiliales ayant une valeur de 4 à une altitude ayant une valeur égale à 100.
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